Aerosol SARS-CoV-2 in hospitals and long-term care homes during the COVID-19 pandemic
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Few studies have quantified aerosol concentrations of SARS-CoV-2 in hospitals and long-term care homes, and fewer still have examined samples for viability. This information is needed to clarify transmission risks beyond close contact. METHODS: We deployed particulate air samplers in rooms with COVID-19 positive patients in hospital ward and ICU rooms, rooms in long-term care homes experiencing outbreaks, and a correctional facility experiencing an outbreak. Samplers were placed between 2 and 3 meters from the patient. Aerosol (small liquid particles suspended in air) samples were collected onto gelatin filters by Ultrasonic Personal Air Samplers (UPAS) fitted with <2.5μm (micrometer) and <10 μm size-selective inlets operated for 16 hours (total 1.92m3), and with a Coriolis Biosampler over 10 minutes (total 1.5m3). Samples were assayed for viable SARS-CoV-2 virus and for the viral genome by multiplex PCR using the E and N protein target sequences. We validated the sampling methods by inoculating gelatin filters with viable vesicular stomatitis virus (VSV), and with three concentrations of viable SARS-CoV-2, operating personal samplers for 16hrs, and quantifying viable virus recovery by TCID50 assay. RESULTS: In total, 138 samples were collected from 99 rooms. RNA samples were positive in 9.1% (6/66) of samples obtained with the UPAS 2.5μm samplers, 13.5% (7/52) with the UPAS 10μm samplers, and 10.0% (2/20) samples obtained with the Coriolis samplers. Culturable virus was not recovered in any samples. Viral RNA was detected in 15.1% of the rooms sampled. There was no significant difference in viral RNA recovery between the different room locations or samplers. Method development experiments indicated minimal loss of SARS-CoV-2 viability via the personal air sampler operation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».